Rekayasa Klasifikasi Pencarian Abstrak Tentang Mikrokontroler e-Journal Instek dengan Algoritma Naive Bayes - Faisal; A.MUHAMMAD SYAFAR; UMMI AZIZAH MUKADDIM (Akademi Komunitas Negeri Putra Sang Fajar Blitar, 2020)
Abstrak Objektif. Jurnal Instek merupakan jurnal elektronik yang ada di Teknik Informatika UIN Alauddin Makassar. E-Journal merupakan representasi elektronik sederhana dari jurnal. Dalam kebanyakan kasus peningkatan volume informasi yang berbentuk E-Journal menimbulkan kesulitan untuk mengelompokkan E-Journal sesuai dengan kategorinya. Berdasarkan hal tersebut maka dirancang sebuah website untuk mengelompokkan E-Journal agar sesuai dengan kateogrinya, pengelompokkan E-Journal terdiri dari empat kategori yaitu, Data Mining, Game, Multimedia, dan Sistem Informasi, sehingga mempermudah seseorang untuk mengelompokkan E-Journal sesuai dengan kategorinya. Material and Metode.. Dalam penelitian ini, jenis penelitian yang digunakan adalah penelitian deskriptif kualitatif adapun metode kualitatif. Adapun metode perancangannya menggunakan unified modeling (UML). Analisis yang dilakukan mencakup analisis sistem yang berjalan dan analisi sistem yang diusulkan. Hasil. Hasil penelitian ini berupa website yang dapat mengelompokkan E-Journal berdasarkan klasifikasi. Sistem yang dibangun menggunakan algoritma Naïve Bayes untuk mengelompokkan atau mengklasifikasikan E-Journal. Kesimpulan.. Berdasarkan hasil perhitungan Klasifikasi sampel data 1 diperoleh 0,0666 sebagai jumlah tertinggi dengan kategori Mikrokontroller. Abstrak Objektive. Instek Journal is an electronic journal in the Informatics Engineering UIN Alauddin Makassar. E-Journal is a simple electronic representation of a journal. In most cases an increase in the volume of information in the form of an E-Journal makes it difficult to group the E-Journal according to its category. Based on this, a website is designed to classify E-Journal to fit its category, the grouping of E-Journal consists of four categories, namely, Data Mining, Games, Multimedia, and Information Systems, making it easier for someone to group E-Journal according to its category. Materials and Methode. In this research, the type of research used is descriptive qualitative research as for the qualitative method. The design method uses unified modeling (UML). The analysis carried out includes analysis of the running system and analysis of the proposed system. Results. The results of this study in the form of a website that can classify E-Journal based on classification. The system is built using the Naïve Bayes algorithm to classify or classify E-Journal. Conclusion Based on the calculation results of the classification of sample data 1 obtained 0.0666 as the highest number with the category of microcontroller